• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.39-45
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• 2017

기존의 색상기반 얼굴인식 방법은 조명변화에 민감하며, 위변조의 가능성이 있기 때문에 다양한 산업분야에 적용되기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 깊이 영상을 이용한 지역 이진 패턴(LBP) 기반의 얼굴인식 방법을 제안한다. 깊이 정보를 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하고, 모의실험 결과를 바탕으로 제안된 방식의 인식 성능을 나타낸다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.13-20
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• 2011

현재 일상생활에서 얼굴 인식은 신원확인, 보안 등의 목적으로 사용되고 있다. 얼굴인식의 과정은 첫 번째로 얼굴이미지의 특징을 추출해야 한다. 다음으로 추출된 특징을 학습하고 그 중 학습이 잘된 식별력 있는 특징을 선택하게 된다. 그 이후 식별력 있는 특징을 이용하여 얼굴이미지를 인식하게 된다. 얼굴인식을 위해 사용하는 얼굴이미지의 특징의 수는 매우 많다. 이 많은 특징을 학습 및 인식에 다 사용할 경우 학습 시간과 컴퓨팅 자원의 효율성이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근 여러가지의 Boosting 기법이 소개되어왔다. Boosting 기법은 특징을 효율적으로 선택하여 학습 알고리즘의 성능을 좋게해주는 기법이다. 그 중 MutualBoost라는 기법이 있는데 이 기법은 특징간의 상호정보를 이용하여 특징을 효율적으로 선택하게 하는 기법이다. 본 논문에서는 MutualBoost의 효과를 더 증대시키기 위해서 개별적인 특징학습이 아니라 특징들을 Group화하여 특징학습을 하는 GroupMutual-Boost기법을 제안한다. 특징들을 Group화 함으로써 특징의 학습 및 선택 시간이 줄어들게 되고 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있다.

• 공학교육연구
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• 제25권1호
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• pp.46-54
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• 2022

This study attempted non-face-to-face collaborative product development practice that can respond to the spread of COVID-19 by expanding existing product data management system-based product development practice. For the complete non-face-to-face product development practice, it utilized prototype development using a 3D paper model, an online class management system and social media for classes and meetings. As a result of applying the non-face-to-face method, product developments of 26 practice teams have been completed without any failures. Therefore, through this study, the author can confirm that it is possible to provide the complete non-face-to-face collaborative product development practice based on product data management systems.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.613-621
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• 2022

본 연구는 간호학과 교수의 면대면 강의에서 비대면 강의로 전환 경험을 이해하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구는 연구참여자는 비대면 강의를 적어도 두 학기 이상 진행한 적이 있는 17명의 간호학과 교수이며, 경험적 현상학적 연구방법에 따라 심층적인 개별 면담을 통해 자료를 수집한 후 질적 주제분석 방법에 따라 분석하였다. 연구결과는 비대면 강의에 따른 변화와 전개과정, 학생과의 관계, 자신과의 관계, 사회적 맥락과 사회성이라는 주제를 중심으로 비대면 강의 전환 경험을 기술하였다. 결론적으로 간호학과 교수들은 사회적 변화 흐름에 따라 첨단 테크놀로지를 활용한 비대면 강의를 자율적으로 선택하여 질 높은 강의를 할 수 있도록 충분한 지원을 받을 수 있기를 기대한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권1호
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• pp.50-53
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• 2007

This paper presents face features detection and a new physiological neuro-fuzzy learning method by using two-dimensional variances based on variation of gray level and by learning for a statistical distribution of the detected face features. This paper reports a method to learn by not using partial face image but using global face image. Face detection process of this method is performed by describing differences of variance change between edge region and stationary region by gray-scale variation of global face having featured regions including nose, mouse, and couple of eyes. To process the learning stage, we use the input layer obtained by statistical distribution of the featured regions for performing the new physiological neuro-fuzzy algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.120-121
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• 2006

In this paper, We have designed a face recognition system based on the embedded Linux. This paper has an aim in embedded system to recognize the face more exactly. At first, the contrast of the face image is adjusted with lightening compensation method, the skin and lip color is founded based on YCbCr values from the compensated image. To take advantage of the method based on feature and appearance, these methods are applied to the eyes which has the most highly recognition rate of all the part of the human face. For eyes detecting, which is the most important component of the face recognition, we calculate the horizontal gradient of the face image and the maximum value. This part of the face is resized for fitting the eye image. The image, which is resized for fit to the eye image stored to be compared, is extracted to be the feature vectors using the continuous wavelet transform and these vectors are decided to be whether the same person or not with PNN, to miminize the error rate, the accuracy is analyzed due to the rotation or movement of the face. Also last part of this paper we represent many cases to prove the algorithm contains the feature vector extraction and accuracy of the comparison method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.48-52
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• 2008

본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.67-74
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• 2020

As the information age develops, Online education and Non-face-to-face work are becoming common. Telecommuting such as tele-education and video conferencing through the application of information technology is also becoming common due to the COVID-19. Unexpected information leakage can occur online when the company conducts work remotely or holds meetings. A system to authenticate users is needed to reduce information leakage. In this study, there are various ways to authenticate remote access users. By applying burn authentication using a biometric system, a method to identify users is proposed. The method used in the study was studied the main component analysis method, which recognizes several characteristics in facial recognition and processes interrelationships. It proposed a method that can be easily utilized without additional devices by utilizing a camera connected to a computer by authenticating the user using the shape and characteristics of the face by using the PCA method.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권4호
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• pp.105-108
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• 2018

Face Detection is an essential first step of the face recognition, and this is significant effects on face feature extraction and the effects of face recognition. Face detection has extensive research value and significance. In this paper, we present and analysis the principle, merits and demerits of the classic AdaBoost face detection and ASM algorithm based on point distribution model, which ASM solves the problems of face detection based on AdaBoost. First, the implemented scheme uses AdaBoost algorithm to detect original face from input images or video stream. Then, it uses ASM algorithm converges, which fit face region detected by AdaBoost to detect faces more accurately. Finally, it cuts out the specified size of the facial region on the basis of the positioning coordinates of eyes. The experimental result shows that the method can detect face rapidly and precisely, with a strong robustness.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.476-486
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• 2007

본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.